🤖 AI Issue Solver — Morpheus-Style Workflow

Automatisches Analysieren, Erstellen und Lösen von GitHub Issues mit KI-Unterstützung Inspiriert von TheMorpheus407 / the-morpheus.de

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📋 Inhaltsverzeichnis

• Was macht dieses Repo?
• Repository-Metadaten
• Sprachrichtlinie
• Voraussetzungen
• Quickstart
• Dokumentation
• Verzeichnisstruktur
• Wartungshinweis

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Was macht dieses Repo?

Dieses Repo implementiert einen vollautomatischen KI-gestützten Verbesserungs-Workflow für GitHub-Projekte:

Repos analysieren  →  Issues erstellen  →  KI löst Issues  →  PR erstellen

Schritt 1 — Analyse: analyze_repos.py scannt alle deine GitHub-Repos per API,
prüft Repo-Metadaten und Dateistruktur auf fehlende Projekt-Basics, Wartungssignale und Best-Practice-Auffälligkeiten.

Schritt 2 — Issues erstellen: create_issues.py legt für jeden gefundenen
Verbesserungsvorschlag automatisch ein strukturiertes GitHub Issue an.

Schritt 3 — Issues lösen: solve_issues.py ruft wahlweise Codex, Claude, OpenAI oder Ollama (lokal) auf, liest das Issue, bearbeitet den Code und erstellt einen Branch + Commit.

Status-Überblick: github_summary.py zeigt offene Issues, offene PRs, zuletzt gemergte PRs und fehlgeschlagene GitHub-Actions-Runs kompakt über die GitHub API. Die GitHub CLI wird dafür nicht benötigt.

Post-Merge Cleanup: post_merge_cleanup.py fasst gemergte AI-PRs zusammen, schließt sicher referenzierte Issues, löscht gemergte AI-Branches und meldet alles, was manuell geprüft werden sollte. Ohne --apply läuft es als Dry-Run.

Repository-Metadaten

Beschreibung: Automatisiert GitHub-Repository-Analysen, Issue-Erstellung und KI-gestützte Issue-Lösung mit Codex oder aider.

Empfohlene GitHub Topics: ai, aider, automation, codex, developer-tools, github, github-api, issue-automation, python, repository-analysis

Die versionierbare Referenz für diese Angaben liegt in .github/settings.yml. Falls eine GitHub Settings App im Repo aktiv ist, kann sie daraus das About-Feld und die Topics synchronisieren.

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Sprachrichtlinie

Dieses Projekt verwendet eine klare Sprachtrennung:

• 🇩🇪 Deutsch für nutzerzugewandte Dokumentation: README, Workflow-Beschreibungen, Setup-Anleitungen, CLI-Ausgaben
• 🇬🇧 Englisch für technische Inhalte: Backlog, Issue-Bodies, Tests, Code-Kommentare, KI-Prompts

Detaillierte Richtlinien finden sich in docs/LANGUAGE_POLICY.md.

Begründung: Benutzerdokumentation bleibt in der Zielsprache (Deutsch), während technische Inhalte für bessere KI-Tool-Kompatibilität auf Englisch bleiben dürfen.

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Voraussetzungen

Tool	Version	Zweck
Python	≥ 3.10	Haupt-Scriptsprache
gh CLI	optional	Manuelle GitHub-Diagnose außerhalb der Scripts
Codex CLI	optional	KI-Worker über deinen Codex-Zugang
aider	optional	KI-Worker für Claude/OpenAI/Ollama
git	aktuell	Versionskontrolle
Ollama	optional	Lokale KI-Modelle

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Quickstart

1. Repo klonen

git clone https://github.com/SaJaToGu/ai-issue-solver.git
cd ai-issue-solver

2. Python-Abhängigkeiten installieren

pip install -r requirements.txt

Für KI-Modelle (Claude, OpenAI, Ollama, etc.):

pip install -r requirements-aider.txt

3. GitHub PAT einrichten

cp config/config.example.env config/.env
# .env mit deinen Werten befüllen (NIEMALS committen!)

4. Erstes Issue lösen

python scripts/solve_issues.py --model openrouter --repo <dein-repo> --issue <issue-number>

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Dokumentation

• Provider Setup: Einrichtung von KI-Modellen (Claude, OpenAI, Ollama, etc.)
• Workflow & Batch: Detaillierter Workflow, Batch-Verarbeitung, Dashboard, Night Mode

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Wartungshinweis

Um die README schlank zu halten, werden detaillierte Anleitungen in der Dokumentation gepflegt.

• Provider-Setup → docs/SETUP_AIDER.md
• Workflow & Batch → docs/WORKFLOW.md

Neue Abschnitte bitte nur hier einfügen, wenn sie für den Quickstart relevant sind. Alle anderen Inhalte gehören in die Dokumentation.

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Nächste Ausbaustufe

Die erste Workflow-Runde ist abgeschlossen: Analyse, Backlog-Issues, KI-Bearbeitung, PR-Erstellung, CI und Tests laufen. Als nächstes soll der Morpheus-Style Workflow komfortabler werden:

• mehrere Issues parallel mit begrenzter Worker-Zahl lösen
• laufende Jobs, PRs und Fehler in einer lokalen Übersicht anzeigen
• offene PRs und Issues nach einem Lauf automatisch zusammenfassen
• gemergte AI-PRs nach dem Review sicher bereinigen

Der geplante Backlog dafür liegt in docs/NEXT_BACKLOG.md.

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Verzeichnisstruktur

ai-issue-solver/
├── .github/
│   ├── settings.yml             # Repo-Beschreibung und Topics als Referenz
│   └── workflows/
│       └── ci.yml               # GitHub-Actions-Smoke- und Testlauf
├── README.md                    # Diese Datei
├── requirements.txt             # Python-Dependencies
├── requirements-aider.txt       # Optionale Aider-Dependencies
├── .gitignore                   # Schützt .env und Secrets
├── config/
│   └── config.example.env       # Vorlage für deine .env
├── scripts/
│   ├── analyze_repos.py         # Schritt 1: Repos analysieren
│   ├── create_issues.py         # Schritt 2: Issues erstellen
│   ├── create_backlog_issues.py # Backlog-Issues aus Markdown erstellen
│   ├── import_repolens_results.py # RepoLens-Reports als Issues importieren
│   ├── github_summary.py        # GitHub-Issues, PRs und Actions-Runs anzeigen
│   ├── plan_issue_batches.py    # Konfliktarme Issue-Wellen planen
│   ├── post_merge_cleanup.py    # Gemergte AI-PRs und Branches bereinigen
│   ├── run_repolens_docker.sh   # RepoLens in Docker-Sandbox ausfuehren
│   ├── status_dashboard.py      # Lokales HTML-Dashboard aus Run-Reports
│   ├── serve_dashboard.py       # Dashboard lokal mit Beenden-Knopf servieren
│   ├── solve_issues.py          # Schritt 3: einzelnes Issue mit KI lösen
│   ├── solve_issues_batch.py    # Mehrere Issues parallel begrenzt lösen
│   ├── run_overnight.py         # Unbeaufsichtigter Batch mit Preflight und Logs
│   └── utils.py                 # Gemeinsame Hilfsfunktionen
├── templates/
│   └── issue_body               # Issue-Text-Vorlage
├── reports/                     # Generierte Analyse-Reports (gitignored)
│   └── .gitkeep
├── docs/
│   ├── BACKLOG.md               # Erster Projekt-Backlog
│   ├── NEXT_BACKLOG.md          # Nächste Ausbaustufe
│   ├── WORKFLOW.md              # Detaillierter Workflow
│   ├── SETUP_AIDER.md           # Aider-Einrichtung
│   ├── RASPBERRY_PI.md          # Ollama auf Raspberry Pi
│   └── LANGUAGE_POLICY.md        # Sprachrichtlinie / Language Policy
└── tests/
    ├── test_analyze_repos.py    # Analyzer-Tests
    ├── test_github_summary.py   # GitHub-Übersichts-Tests
    ├── test_post_merge_cleanup.py # Post-Merge-Cleanup-Tests
    ├── test_status_dashboard.py # Dashboard-Tests
    ├── test_solve_issues_batch.py # Batch-Runner-Tests
    └── test_solve_issues.py     # Solver- und Worker-Tests

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Lizenz

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